基于Google Earth Engine与机器学习的省级尺度零散分布草地生物量估算   总被引：4，自引：0，他引：4  

修晓敏  周淑芳  陈黔  蒙继华  董文全  杨广斌  李晓松 《测绘通报》2019,(3):46-52,75

大区域草地地上生物量估算对草地资源利用管理及全球碳循环研究具有重要意义。为高效快速地估算大区域零散分布草地地上生物量，本文选取安徽省为研究区，在谷歌地球云引擎（Google Earth Engine）平台的支撑下，通过机器学习方法建立Landsat 8 OLI及其他辅助数据与地面实测草地地上生物量之间的联系，开展了草地零散分布地区省级尺度草地地上生物量高分辨率估算，并与传统的基于归一化植被指数（NDVI）回归模型进行了比较。研究结果表明，综合利用光谱与地形因子的机器学习方法，估算零散化分布草地地上生物量的精度可以达到65%以上，其中分类回归树（CART）模型R²=0.57，预测精度为68.60%，支持向量机（SVM）模型R²=0.59，预测精度为75.74%，而使用NDVI的回归分析产生的误差较大，R²=0.37，预测精度为57.51%，因此机器学习方法相对于传统基于NDVI的回归分析具有明显优势。另外，谷歌地球云引擎平台数据来源广泛、获取方便，可以高效地实现海量影像数据的预处理及计算分析，大大提升了工作效率，与地面调查数据的结合可实现更大区域乃至全国尺度上的零散分布草地地上生物量高分辨率遥感估算。  相似文献   

沈阳市城市功能区分布与人口活动研究     

刘彤  周伟  曹银贵 《地球信息科学学报》2018,20(7):988-995

从精细尺度上研究城市功能区分布与人口活动规律对于政府和相关部门合理调节城市内部资源配置、安排城市设施布局具有重要意义。以沈阳市中心城区为例,根据核密度估计原理,基于兴趣点（POI）数据探索沈阳市中心功能区分布情况,通过解读多时相百度热力图数据,探索工作日和周末城区人口时空分布规律,即从城市人口活动和城市功能设施分布2个角度解读沈阳市中心城区空间结构与组织形式。借助SPSS 20.0分析人口热度和设施分布的相关性关系,建立多元线性回归模型。主要结论如下：① 沈阳市城市活力区呈现多中心分布模式,大多位于商业中心、金融中心或者城市功能复合中心。② 工作日人口高热区空间分布较周末更为分散,面积较大,早晚波动较大。周末人口高热区主要集中在商业中心和城市复合功能区且白天存在较大波动。③ 功能区分布与人口热度显著相关,其中生活服务设施、金融设施、交通设施、住宿设施和景点设施是工作日人口热度的主要影响因子;教育设施、餐饮设施、交通设施、金融设施和公共服务设施是周末人口热度的主要影响因子。  相似文献   

最大熵模型的巴基斯坦遗址预测分布研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴瑞婵  甘淑  于丽君  朱建峰  刘芳 《测绘科学》2021,46(3):96-103

针对巴基斯坦的遗址分布问题,该文通过对巴基斯坦的遗址分布进行预测,基于674处遗址点,选取DEM、土壤类型、土地利用类型、离水距等环境变量作为自变量,构建Maxent遗址预测模型,利用Logistic模型验证Maxent模型的精度,并用Kvamme增益值进一步验证两模型的精度。结果表明,印度河流域遗址分布概率高,北部高地地区遗址分布概率低。Maxent模型和Logistic模型都具有较高的准确度,而Maxent模型的增益值远大于Logistic模型,模型精度更高;在局部尺度下,Maxent模型表现更加稳定,其增益值基本保持不变,而Logistic模型在不同的子区域内增益值并不稳定。Maxent模型对于小规模数据集的预测效果也优于Logistic模型。  相似文献   

智慧教学环境下“地理信息系统原理与应用”课程教学综合改革与实践     

程钢  杨杰  王磊  景海涛  何湜 《测绘通报》2021,(12):158-162,167

笔者以新一轮本科教育教学改革为契机,以社会经济发展、测绘地理信息行业领域对人才的新需求及课程教学问题为导向,以对地观测技术、大数据、人工智能、互联网+等新技术发展为驱动力,以智慧教学环境为教学框架,落实OBE理念,根据毕业要求反向设计课程目标,以学生为中心,对线上线下混合教学模式、故事教学法、协同育人、全过程考核等教学方法和管理方式进行深入探索,从课程思政、教学模式、教学内容、教学方法、教学组织、教学管理等方面开展多项综合改革和创新。以“地理信息系统原理与应用”教学实践为例,对相关模式和方法进行验证,取得了良好的教学成效,课程质量得到提升,有力支撑了毕业生核心能力的发展,相关成果获得多项教学奖励,得到学生好评和同行专家认可。  相似文献   

基于CART决策树的高分二号洞庭湖区湿地分类方法     

陈磊士  高霞霞  廖玉芳  邓剑波  周碧 《测绘通报》2021,(6):12-15

高分卫星遥感湿地分类的关键在于解决“同物异谱、异物同谱”难题。本文将当前应用前景广泛的亚米级国产高分二号（GF-2）影像和CART决策树面向对象分类算法相结合,以湖南沅江为例进行洞庭湖区典型湿地的分类提取工作,选取包括光谱信息、几何特征、地形特征和纹理特征等多维对象特征对分类器进行训练,构建了多维特征湿地分类方法。试验区总体分类精度优于传统方法,可为基于GF-2影像的洞庭湖湿地分类提供技术参考。  相似文献   

最优尺度回归在储层孔隙度主控因素分析中的应用          下载免费PDF全文

马鹏杰  佟昕  张世奇  慕小水 《沉积与特提斯地质》2015,35(3):68-74

本文以实测物性、粒度分析及铸体薄片鉴定为基础,结合对东濮凹陷濮卫地区沙二-沙四段储层孔隙度影响因素的分析,利用最优尺度回归方法,定量分析了储层孔隙度的主控因素。研究表明,最优尺度回归可以简便快捷地定量分析多因素对孔隙度的重要程度。分析结果显示各类影响因素重要性排序为:含油级别、层位、胶结物含量、储层与膏盐岩位置关系、压实减孔率及分选系数。成岩作用早期,分选性决定了储层的初始孔隙,压实作用是孔隙度减小的最主要的原因;成岩作用中后期,烃类充注是储层孔隙度得以保存的最主要的原因。  相似文献   

Improving the performance of precipitation outputs from Global Climate Models to predict monthly and seasonal rainfall over the Indian subcontinent     

《Comptes Rendus Geoscience》2015,347(2):53-63

Skilful prediction of the monthly and seasonal summer monsoon rainfall over India at a smaller spatial scale is a major challenge for the scientific community. The present study is aimed at achieving this objective by hybridising two mathematical techniques, namely synthetic superensemble (SSE) and supervised principal component regression (SPCR) on six state-of-the art Global Climate Models (GCMs). The performance of the mathematical model is evaluated using correlation analysis, the root mean square error, and the Nash–Sutcliffe efficiency index. Results feature reasonable improvement over central India, which is a zone of maximum rainfall activity in the summer monsoon season. The study also highlights improvement in the monthly prediction of rainfall over raw GCMs (15–20% improvement) with exceptional improvement in July. The developed model is also examined for anomalous years of monsoon and it is found that the model is able to capture the signs of anomalies over different gridpoints of the Indian domain.  相似文献   

基于Excel平台土壤含水量多元回归预测模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

邹文安  姜波  张薇 《水文》2015,35(2):65-69

土壤含水量是表述土壤干湿程度,反映旱情最直接的重要指标。土壤含水量预测能够反映未来某一时段农牧业旱情发展趋势,为开展旱情预警、各级领导和政府部门指挥抗旱减灾提供决策性依据。以降水、蒸发、风速等实测信息源为影响因子,以Excel为技术平台,创建了土壤含水量多元回归预测模型。该预测模型创建方法简单易行,便于改造和移植,有进一步推广价值。  相似文献   

Use of evolutionary computing for modelling some complex problems in geotechnical engineering     

Mohamed A. Shahin 《Geomechanics and Geoengineering》2015,10(2):109-125

In this paper, the feasibility of using evolutionary computing for solving some complex problems in geotechnical engineering is investigated. The paper presents a relatively new technique, i.e. evolutionary polynomial regression (EPR), for modelling three practical applications in geotechnical engineering including the settlement of shallow foundations on cohesionless soils, pullout capacity of small ground anchors and ultimate bearing capacity of pile foundations. The prediction results from the proposed EPR models are compared with those obtained from artificial neural network (ANN) models previously developed by the author, as well as some of the most commonly available methods. The results indicate that the proposed EPR models agree well with (or better than) the ANN models and significantly outperform the other existing methods. The advantage of EPR technique over ANNs is that EPR generates transparent and well-structured models in the form of simple and easy-to-use hand calculation formulae that can be readily used by practising engineers.  相似文献   

中国地级市人为热总量的估算及驱动因素分析     

蔡一乐  曹诗颂  杜明义  李善飞  陈姗姗 《地球信息科学学报》2021,23(3):405-418

人为热一定程度上影响着城市的局地环境和微气候。以2016年中国地级市为研究对象,首先采用了能源消耗清单法结合Suomi-NPP（National Polar-orbiting Partnership）VIIRS（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）夜间灯光数据的方法估算了格网尺度的人为热通量;其次,分别使用最小二乘法和地理加权回归法模型在全局和局部尺度上研究不同因素对人为热总量的影响;进一步使用自然断点法划分出其中的主导因素。得出以下结论：① 各地级市的人为热总量具有显著的空间差异,京津冀、长江三角洲、珠江三角洲城市群所在的中国东南地区,人为热总量相对较高;② 能源消耗、民用汽车数量、人均生产总值是全局尺度上人为热总量的主要驱动因素;人口密度、第二产业占比、道路密度和建成区面积对人为热总量的影响呈现出较强的空间异质性;外商直接投资额则在全局尺度对人为热总量的影响较低。③ 主导因素分析表明无主导因素的地级市主要位于中国的西南部,以能源消耗、民用汽车数量、人均生产总值为单一主导因素的地级市主要聚集于中国的东南部、中部及东北部、西北部,并在其周边交叉地区形成了一些数量较少的双重主导因素地级市。本文的研究为政府相关部门对于人为热调控政策的制定提供了依据。  相似文献